Il 7 agosto, Nillion, una rete di calcolo cieco, ha rivelato di aver collaborato con Ritual, una rete aperta decentralizzata di infrastrutture per l’intelligenza artificiale (AI), per sviluppare una tecnologia decentralizzata di inferenza AI cieca.
Questa tecnologia promette di democratizzare l’accesso all’IA, garantendo al contempo la completa privacy dei dati degli utenti.
Ricongiungere il divario nella privacy dell’IA con soluzioni decentralizzate
La collaborazione mira a facilitare un’inferenza dell’IA sicura e verificabile per varie applicazioni. Entrambi i progetti riconoscono che, con la crescente diffusione dell’IA personalizzata, l’accesso alle informazioni sensibili è fondamentale.
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Attualmente, molte organizzazioni esitano a utilizzare l’IA con dati sensibili riguardo a problemi di privacy. Questa alleanza mira a ricongiungere questo divario, consentendo alle aziende di utilizzare le capacità dell’IA mantenendo la completa privacy dei dati. Secondo Alex Page, CEO di Nillion, l’alleanza integrerà la tecnologia di calcolo cieco di Nillion nell’interfaccia di Ritual.
“L’integrazione consentirà agli sviluppatori di mantenere la riservatezza sia dei dati inseriti dagli utenti sia dei modelli di IA”, ha spiegato Page a BeInCrypto.
Questa sinergia aprirà inoltre numerose possibilità di applicazione nei settori della blockchain e dell’IA. I casi d’uso promettenti includono l’abilitazione dell’IA nell’assistenza sanitaria e nell’Internet delle cose (IoT), l’elaborazione e l’esplorazione di previsioni di prezzo che salvaguardino i modelli proprietari e i dati degli utenti.
“Inoltre, migliorerà la classificazione degli intenti nei sistemi chatbot per azioni sicure basate sugli intenti classificati, svilupperà alternative sicure agli attuali livelli di anonimizzazione tra gli utenti e gli endpoint dell’IA generativa e faciliterà il recupero delle informazioni basato su vettori, fondamentale per i sistemi di Retrieval-Augmented Generation”, ha spiegato il portavoce di Nillion.
Questa alleanza è in linea con un recente rapporto di McKinsey, che ha sottolineato l’importanza di set di dati di alta qualità per catturare valore dall’IA. I casi d’uso dell’IA incentrati sui dati sono diversi e diffusi. Tra questi, l’individuazione e la prevenzione di attività fraudolente negli istituti finanziari, la promozione della trasparenza nelle diagnosi guidate dall’IA nel settore sanitario e l’identificazione di potenziali non obiettivi nei sistemi di controllo della qualità per i produttori.
Tuttavia, il modello di IA centralizzato presenta sfide e rischi. Il rapporto di Grayscale evidenzia come gli effetti di rete e gli elevati requisiti di capitale nel settore dell’IA rappresentino barriere significative per molti sviluppatori al di fuori delle grandi aziende tecnologiche.
Ciò rende difficile l’accesso alle risorse necessarie. Di conseguenza, diventa più difficile per loro monetizzare il proprio lavoro, limitando in ultima analisi la concorrenza e l’innovazione nel settore dell’IA.
Inoltre, con la crescita dell’influenza e dell’importanza dell’IA, molti si preoccupano della concentrazione del potere decisionale in poche aziende. L’IA decentralizzata, che utilizza la tecnologia blockchain, offre una soluzione distribuendo la proprietà e l’amministrazione dell’IA. Questo aumenta la trasparenza e l’accessibilità.
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Inoltre, la tecnologia blockchain può contribuire ad aumentare l’accesso degli sviluppatori all’IA, riducendo le barriere degli sviluppatori indipendenti alla creazione e alla monetizzazione del loro lavoro. Questo potrebbe migliorare l’innovazione e la concorrenza dell’IA nel suo complesso, fornendo un equilibrio con i modelli sviluppati dai giganti della tecnologia.
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